什么情况下会用到ConcurrentSkipListMap
简单来说，ConcurrentSkipListMap会在你需要一个线程安全、并且需要保持键（Key）有序的映射（Map）时被用到。
它是 java.util.concurrent包下的一个高性能并发类，结合了两种关键特性：
并发性（Concurrent）：多线程可以安全地同时读写这个映射，而无需外部同步，且性能表现良好。
排序性（Sorted）：它的键（Key）会根据其自然顺序（
Comparable）或通过构造函数提供的Comparator进行排序。
具体使用场景
以下是几个典型的使用场景：
1. 需要线程安全且有序的键值对缓存
如果你的缓存数据需要根据键进行排序（例如，按照商品ID、用户ID或时间戳排序），并且会被多个线程频繁访问和修改，ConcurrentSkipListMap是一个理想的选择。
示例：一个股票报价系统，键是股票代码（如
AAPL,GOOGL），值是实时价格。多个线程在接收新的报价更新映射，同时有多个线程在读取数据以展示给用户。你可能希望客户端请求股票列表时，它们能按代码字母顺序返回。
2. 需要执行范围查询（Range Queries）
因为数据是有序的，ConcurrentSkipListMap提供了非常高效的方法来执行范围查询，例如：
subMap(K fromKey, K toKey): 获取键在fromKey（包含）到toKey（不包含）之间的所有键值对。headMap(K toKey): 获取所有小于toKey的键值对。tailMap(K fromKey): 获取所有大于等于fromKey的键值对。
这些操作在并发环境下是线程安全的，并且性能很高（时间复杂度为 O(log n)）。
示例：一个存储时间戳事件（如日志记录、传感器数据）的系统。你可以轻松地查询“在下午2点到3点之间发生的所有事件”。
3. 需要频繁访问“最接近”的元素
ConcurrentSkipListMap基于跳表（Skip List）实现，这使它能够高效地找到最接近某个给定键的元素。
方法如：
ceilingEntry(K key): 返回键大于等于给定键的最小键值对。floorEntry(K key): 返回键小于等于给定键的最大键值对。higherEntry(K key): 返回键严格大于给定键的最小键值对。lowerEntry(K key): 返回键严格小于给定键的最大键值对。
示例：在一个游戏服务器中，维护一个按玩家分数排序的排行榜。你可以快速找到某个玩家在他的“前面一位”和“后面一位”都是谁。
4. 作为优先级队列的替代方案（但更强大）
PriorityBlockingQueue也提供了线程安全的排序，但它只能从队列头取出一个元素。而 ConcurrentSkipListMap允许你访问、操作和删除映射中的任何元素，而不仅仅是头或尾，功能上更灵活。
与 ConcurrentHashMap的对比
这是最关键的区别，决定了你的选择：
特性 | ConcurrentHashMap | ConcurrentSkipListMap |
|---|---|---|
排序顺序 | 不保证任何顺序 | 根据键的顺序排序 |
并发基础 | 使用锁分段技术或 CAS | 使用 跳表（Skip List） |
性能特点 | 一般情况下读写性能更高 | 读性能很好，但写入和删除开销稍大 |
内存占用 | 相对较低 | 较高（因为需要维护跳表的索引结构） |
范围查询 | 不支持 | 高效支持 |
如何选择？
如果你不需要排序，只需要一个线程安全的映射，99% 的情况应该选择
ConcurrentHashMap。它的性能通常优于ConcurrentSkipListMap。只有当你需要线程安全的同时，还必须要求映射的键有序时，才选择
ConcurrentSkipListMap。
底层实现：跳表（Skip List）
ConcurrentSkipListMap的核心是一个跳表，这是一种可以替代平衡树的数据结构。它通过维护一个多层次链表来实现平均 O(log n) 的查询、插入和删除性能。
其并发控制采用了基于 CAS（Compare-And-Swap）的无锁算法，使得多个线程可以并发地在跳表的不同部分进行修改，极大地减少了竞争，提升了并发性能。
总结
在以下情况下，你会用到 ConcurrentSkipListMap：
核心需求：你需要一个线程安全的 Map。
关键条件：同时，你需要Map中的键（Key）保持有序（无论是自然顺序还是自定义顺序）。
扩展需求：你可能还需要利用它的有序性来做范围查询或查找最接近的元素。
记住这个简单的决策树：
要线程安全 + 不要求排序 ->
ConcurrentHashMap要线程安全 + 要求排序 ->
ConcurrentSkipListMap